10.3969/j.issn.1002-3720.2009.02.003
支持向量机在模型预测密炼机主要性能参数中的应用
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器.在单台机模型的基础上,将支持向量机非线性回归应用到橡胶混炼生产建模中,支持向量机模型是有效的.仿真结果显示,与BP网络模型相比,新模型具有更好的准确性,可有效的用于混炼质量指标的在线预测.
支持向量机、橡胶混炼、BP网络、非线性回归
TP202(自动化技术及设备)
2009-06-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
7-9